An iterative algorithm for sparse and constrained recovery with applications to divergence-free current reconstructions in magneto-encephalography

Référence Computational optimization and applications, 54, 2, page (399-416)
Publication Publié, 2013

Article révisé par les pairs

Titre:	An iterative algorithm for sparse and constrained recovery with applications to divergence-free current reconstructions in magneto-encephalography
Auteur:	Loris, Ignace; Verhoeven, Caroline
Informations sur la publication:	Computational optimization and applications, 54, 2, page (399-416)
Statut de publication:	Publié, 2013
Sujet CREF:	Analyse numérique
Mots-clés:	inverse problems
	sparsity
	convex optimization
	iterative algorithm
	wavelets
	magneto-encephalography
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:0926-6003
	info:doi/10.1007/s10589-012-9482-y
	info:scp/84877071694
	http://arxiv.org/abs/1202.3362

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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